MÁSTER IOT

Python como framework del especialista de Data Science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).

• Técnicas de preprocesamiento de datos: Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.
• Visualización de datos con Python como herramienta de comunicación, análisis y preprocesamiento. modelos de visualización más frecuentes por tipo de aplicación.

• Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles.
• Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.

• Definición, alcance y potencial de la Inteligencia Artificial.
• Presentación, usos frecuentes y aplicación práctica de los principales algoritmos de machine learning.
• Diseño e implementación de redes neuronales, Tensorflow.

Estructuras de referencia de gestión de datos y modelos de adopción para la óptima ingestión, almacenamiento y procesamiento de los mismos. Streaming y procesamiento en Real Time

• Definición y alcance de las funciones de una plataforma dentro de una solución IoT.
• Conexión de dispositivos, personalización, desarrollo de aplicaciones, gestión de sistemas múltiples.
• Conectividad de objetos, revisión y aplicación práctica de los principales estándares (NB, LoWPan, BT, Wifi, Radio) y protocolos (MQTT, HTTP, XMPP9 de comnunicación

• Introducción a los mecanismos que permiten dotar seguridad a entornos de IoT: Mecanismos de cifrado, autenticación, detención de intrusiones, etc…
• Recorrido práctico sobre Blockchain y sus tecnologías base. Revisión de algunas de sus aplicaciones: Bitcoin, Ethereum, Smart Contracts, IOTA.

• Revisión de metamodelos y casos de uso para diferentes industrias y tipologías de empresas.
• Sesiones prácticas sobre experiencias y casos reales con Startups del mundo IoT.

• Selección de los datos relevantes y dimensionamiento del sistema de captura de información.
• Sensorización e inteligencia de objetos e introducción a los procesos de gestión asociados a Smart Objects.

• Principales componentes para la sensorización y de objetos y su conversión en smart-objects (sensores, placas, micro-controladores).
• Desarrollo de pruebas de concepto IoT y modelado de smart-objects con la ayuda de 3D printing

• Identificación, framing y priorización de oportunidades IoT, desarrollo y presentación de casos de uso, nuevos modelos de ingreso.

• Diseño de un marco de transformación corporativa basado en IoT. Roadmap de transformación de la organización poniendo especial foco en la dimensión de gestión, capacidades de liderazgo, digital skills y ejecución de proyectos

Resolución práctica de casos de uso específicos de cada uno de los principales verticales de IoT: Smart Cities, Smart Homes, Industrial IoT, Smart Health, subrayando las particularidades de cada entorno de pruebas y su impacto en el diseño de la solución IoT